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*[[随机几何图模型]]
*[[随机几何图模型]]
[[category:复杂网络]][[category:双曲几何]]
==编者推荐==
*[http://wiki.swarma.net/index.php/%E5%8F%8C%E6%9B%B2%E7%A9%BA%E9%97%B4%E6%A8%A1%E5%9E%8B 复杂的网络与优雅的几何]
::本课程沿着几何的线路重新梳理复杂网络，包括ER随机网、小世界网络、无标度网络，网络的分形特征等。之后，重点讲述如何利用真实的网络数据来重构系统的空间几何特征。
*[http://arxiv.org/abs/1812.03002 Scale-free network clustering in hyperbolic and other random graphs 双曲和其他随机图的无标度网络聚类]
::具有幂律度的随机图可以将无标度网络建模为具有强度异质性的稀疏拓扑。对这种随机图的数学分析证明成功地解释了无弹性网络属性，如弹性，导航性和小距离。引入一个变分原理来解释顶点如何倾向于在三角形中聚类作为其度数的函数。将变分原理应用于双曲线模型，该模型很快成为具有潜在几何和聚类的无标度网络的模型。本文证明了双曲线模型中的聚类是非消失和自平均的，因此单个随机图样本在大网络限制中是一个很好的表示。
*[https://hazyresearch.github.io/hyperE/ HyperE: Hyperbolic Embeddings for Entities 双曲空间中的网络、单词及其知识图谱]
::康奈尔大学计算机科学系教授Chris De Sa 与斯坦福大学计算机科学系博士生Albert Gu 携手构建出高效的嵌入算法——使用双曲线组合结构嵌入算法，以更低的维度更好地嵌入文本、知识图谱等非结构化的数据。
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